Veri bölme
- Makine Öğrenmesi kursu
- Başlangıç
- Ders 23/112
- 5 dk
Veri train_test_split ile eğitim ve test kümelerine ayrılır.
stratify
Sınıflar dengesizse rastgele bölme test kümesinde bir sınıfı az ya da hiç bırakmayabilir. stratify=y, her iki kümede sınıf oranlarını korur:
X_tr, X_te, y_tr, y_te = train_test_split(
X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=0)Sınıflandırma problemlerinde stratify=y neredeyse her zaman iyi bir varsayılandır.
Doğrulama kümesi
Model ayarlarını (hiperparametreleri) test kümesine bakarak seçersen test kümesi de dolaylı olarak "öğrenilmiş" olur. Bu yüzden üçlü bölme kullanılır:
X_tmp, X_test, y_tmp, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_tmp, y_tmp, test_size=0.25, random_state=0)
# sonuç: %60 eğitim, %20 doğrulama, %20 testAyarlar doğrulama kümesiyle seçilir; test kümesi yalnızca en sonda, bir kez kullanılır.
Uygulama Katmanlı bölme
16 sıfır ve 4 birden oluşan y ile test_size=0.25, stratify=y, random_state=0 kullanarak böl. Test etiketlerinin toplamını (1 sayısını) yazdır.
Başlangıç kodu
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = [[i] for i in range(20)]
y = [0] * 16 + [1] * 4
# buraya yazÖrnek çözüm
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = [[i] for i in range(20)]
y = [0] * 16 + [1] * 4
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, stratify=y, random_state=0)
print(sum(y_test))Beklenen çıktı
1
Soru ve cevaplar
Dersin sorularını cevaplarıyla birlikte inceleyebilirsin. Kendini denemek istersen dersi interaktif olarak çöz.
1 %90'ı 0, %10'u 1 olan etiketlerle <code>stratify=y</code> kullanılırsa test kümesinde 1'lerin oranı ne olur?
- Yaklaşık %10 Doğru cevap
- %50
- %0
- Rastgele
Açıklama: Katmanlı bölme her kümede özgün sınıf oranını korur.
2 Bölmede sınıf oranlarını koru.
train_test_split(X, y, test_size=0.2, ____=y)train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y)Açıklama: stratify=y, y'nin sınıf oranlarına göre katmanlı bölme yapar.
3 Kümeleri görevleriyle eşleştir.
| Kavram | Anlamı |
|---|---|
Eğitim |
Model öğrenir |
Doğrulama |
Ayarlar seçilir |
Test |
En sonda bir kez ölçülür |
stratify |
Sınıf oranını korur |